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			    <title>
    北望你的安
    </title>
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            <div class ="post_page_title_img" style="height: 25rem;background-image: url(/img/21.jpg);background-position: center; background-repeat:no-repeat; background-size:cover;-moz-background-size:cover;overflow:hidden;" >
                <a href="#" style="padding: 4rem 4rem 2rem 4rem ;"><h2 >PyTorch笔记（十）</h2></a>
            </div>
            <!-- Post -->
            <div class="typo" style="padding: 3rem;">
                <p>本篇主要讲述的是PyTorch如何保证可复现性。<br>官方文档对应说明：<a href="https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html" target="_blank" rel="noopener">https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html</a>  </p>
<h1 id="1-固定随机种子"><a href="#1-固定随机种子" class="headerlink" title="1.固定随机种子"></a>1.固定随机种子</h1><p>固定随机种子能够让初始化权重固定。  </p>
<pre><code class="python">import torch
import numpy as np
import random

seed=0

random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)

torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)

torch.backends.cudnn.deterministic = True #可能会对单次运行性能产生负面影响
torch.backends.cudnn.benchmark = False  #如果设置成True将会让程序在开始时花费一点额外时间，为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法，进而实现网络的加速，benchmark模式会提升计算速度，但是由于计算中有随机性，每次网络前馈结果略有差异。</code></pre>
<h1 id="2-DataLoader"><a href="#2-DataLoader" class="headerlink" title="2.DataLoader"></a>2.DataLoader</h1><p>当data_loader的num_workers&gt;1时，也需要进行随机种子的设置:  </p>
<pre><code class="python">def _init_fn():
    np.random.seed(0)
train_loader = DataLoader(data_sets, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=8, worker_init_fn=_init_fn)</code></pre>
<h1 id="3-其余不确定性"><a href="#3-其余不确定性" class="headerlink" title="3.其余不确定性"></a>3.其余不确定性</h1><h2 id="3-1-dropout"><a href="#3-1-dropout" class="headerlink" title="3.1 dropout"></a>3.1 dropout</h2><h2 id="3-2-atomicAdd"><a href="#3-2-atomicAdd" class="headerlink" title="3.2 atomicAdd"></a>3.2 atomicAdd</h2><p>PyTorch使用的CUDA实现中，有一部分是原子操作，尤其是<code>atomicAdd</code>，使用这个操作就代表数据不能够并行处理，需要串行处理，使用到<code>atomicAdd</code>之后就会按照不确定的并行加法顺序执行，从而引入了不确定因素。PyTorch中使用到的<code>atomicAdd</code>的方法：<br>（1）前向传播时：  </p>
<pre><code>torch.Tensor.index_add_()
torch.Tensor.scatter_add_()
torch.bincount()</code></pre><p>（2）后向传播时：  </p>
<pre><code>torch.nn.functional.embedding_bag()
torch.nn.functional.ctc_loss()
其他pooling，padding, sampling操作</code></pre>
            </div>

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        </div>
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                <div id="copyright">
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                <li>&copy;2020 北望你的安. 版权所有</li>
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